Orice organizație sau persoană care are nevoie sa exploreze date din punct de vedere statistic și să creeze suprafețe dintr-un număr de variabile va beneficia de acest pachet software statistic. Unele din domeniile variate care folosesc ArcGIS Geostatistical Analyst includ agricultura, geologia, meteorologia, hidrologia, arhelologia, silvicultura, oceanografia, sănătatea și studiile despre mediu.

ArcGIS Geostatistical Analyst complementează Spatial Analyst. Majoritatea metodelor de interpolare din Spatial Analyst sunt reprezentate și în ArcGIS Geostatistical Analyst, însă în Geostatistical Analyst sunt mult mai multe modele și instrumente statistice, iar toți parametrii pot fi manipulați pentru a deriva suprafețele optime. În plus, Geostatistical Analyst oferă instrumente de analiză exploratorie a datelor spațiale care nu există în Spatial Analyst, cum ar fi un wizard interactiv care simplifică procesul de interpolare și oferă utilizatorilor previzualizări ale suprafețelor înainte ca ei să le aplice. Spatial Analyst are multe funcții și în alte arii, cum ar fi algebra hărții, operatorii combinaționali și conversia de date.

ArcGIS Geostatistical Analyst extinde numărul de metode de interpolare deterministă și geostatistică și oferă multe opțiuni adiționale. În special, Geostatistical Analyst oferă o varietate de suprafețe de ieșire diferite, cum ar fi predicția, probabilitatea, cuantificarea și erorile predicțiilor. Suprafețele pot fi afișate sub formă de griduri, contururi, conturiri umplute, hillshade sau orice combinație a acestora. Aceste suprafețe pot fi exportate în formate raster și shapefile pentru a lucra împreună cu alte extensii, cum ar fi ArcGIS Spatial Analyst. ArcGIS Geostatistical Analyst include, de asemenea, un set de instrumente de explorare a datelor spațiale, care permite vizualizarea distribuției datelor, identificarea exigențelor locale sau globale, observarea trendurilor globale și întelegerea dependenței spațiale a datelor.

Da. Esri oferă tutoriale, instruire și alte forme de suport tehnic.

Orice date care au coordonate spațiale asociate pot fi utilizate în ArcGIS Geostatistical Analyst. Aceste date pot fi sortate spațial ca puncte aleatoare, ca o rețea obișnuită sau ca centroizi ai poligoanelor. Exemple sunt: măsurarea temperaturii la stațiile de monitorizare, modelele digitale de elevație (DEM) și ratele de cancer pe județ.

Analiza exploratorie a datelor spațiale (ESDA) reprezintă un set de unelte grafice necesar pentru a determina trăsăturile statistice ale datelor și metoda de interpolare care este cea mai adecvată pentru date. Cu ajutorul acestei analize, puteți expora distribuția datelor, puteți vizualiza valori externe globale și locale, puteți observa trenduri globale, puteți examina autocorelarea spațială și puteți înțelege corelarea dintre seturi de date multiple. Aceste vizualizări ale analizelor exploratorii ale datelor sunt interactive în ArcMap. Datele selectate cu aceste instrumente vor fi de asemenea selectate în ArcMap și în toate celelalte instrumente exploratorii.

Metodele de interpolare derivă suprafețe din mostre de măsuratori pentru a prezice valorile pentru fiecare locație din aria respectivă. ArcGIS Geostatistical Analyst oferă două grupuri de metode de interpolare: deterministe și geostatistice. Toate metodele se bazează pe similaritatea punctelor de măsuratori adiacente pentru a crea suprafețe. Metodele deterministe folosesc funcții matematice predefinite pentru interpolare. Metodele geostatistice se bazează pe trăsăturile statistice ale datelor. Modelele geostatistice evaluează, de asemenea, incertitudinea predicțiilor.

Da. Una din țintele analizei exploratorii a datelor spațiale este de a găsi valori neobișnuit de mici sau mari (outliers), care pot fi erori sau cele mai interesante date din întregul set de date. Instrumentele Semivariogram/Covariance Cloud și Voronoi Map sunt foarte utile în găsirea datelor neobișnuite.

ArcGIS Geostatistical Analyst va funcționa și cu 10 măsuratori de date. Însă, cu cât aveți mai multe măsuratori, cu atât predicțiile vor fi mai bune. Datele cu o slabă corelare spațială necesită, de obicei, mai multe măsuratori decât datele cu o corelare spațială puternică. Pentru kriging, software-ul are nevoie de minim 10 puncte pentru a crea o suprafață.

Da. Wizardul Geostatistic va folosi doar obiectele spațiale selectate din datele de intrare pentru a crea o nouă suprafață.

Nu. ArcGIS Geostatistical Analyst oferă instrumentele necesare pentru explorarea datelor și analiza variografică. Multe instrumente analitice sunt incluse pentru a crea suprafețe exacte, cum ar fi: detrending, declustering, verificarea normalității bivariate, transformările de date, validarea încrucișată, validarea și compararea modelelor.

Pentru a determina cea mai bună tehnică de interpolare, folosește instrumentele de analiză exploratorie a datelor spațiale. De exemplu, pe baza rezultatelor analizei tendințelor, este posibil să doriți să utilizați metoda de interpolare determinată polinomial local pentru a înlătura variații la scară mare din setul de date, înainte de a folosi una din modelele kriging.

Ca rezultat, tehnicile de interpolare deterministe (inverse distance weighted, radial basis function și polinom local) nu ar trebui să fie folosite pentru luarea deciziilor, deoarece ele nu oferă informații referitoare la cât de bune sunt predicțiile. Tehnicile de interpolare geostatistică (de exemplu kriging) pot fi alese pe baza rezultatelor și diagnosticului analizelor de date spațiale exploratorii (validare încrucișată și validare).

Da. Interpolarea în bloc este valabilă pentru toate metodele de interpolare, rezultatele ei putând fi salvate ca raster.

Da. Versiunea actuală a lui ArcGIS Geostatistical Analyst suportă bariere.